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原子力显微镜(AFM)虚拟仿真系统
真实还原AFM全流程操作从样品制备(滴样、干燥)→探针校准→扫描参数设置→ 三维成像→ 数据分析
虚拟化沉浸式学习利用虚拟现实技术，真实还原仪器操作流程，有效提高学习效率
智能考核系统自动记录操作轨迹、参数设置合理性、数据处理规范性,生成量化评分报告
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河南元宇宙仪器有限公司
2026-04-24
一种光学干涉式重力仪中的闭环信号采集装置
本实用新型公开的光学干涉式重力仪中的闭环信号采集装置，具有稳频激光光源、第一分束器、落体棱镜、参考棱镜、两个平行设置的平面反射镜、第二分束器、光电探测器、相位调制器以及PC上位机或者示波器。由光电探测器将落体棱镜下落过程中采集的光信号作为反馈信号输给相位调制器，相位调制器输出一个偏置相位，补偿落体下落过程中测试光和参考光之间的相位差，相位补偿至2π后立即重置，并且重复相位补偿过程。通过相位调制器引入的相位差以及产生相位差的电压值作为最后获得的信号数据。本实用新型结构简单，信号数据处理简便，测量灵敏度高。
浙江大学
2021-04-13
非接触式温度采集的氧气钢瓶充装过程超温预警装置研究
本实用新型提供一种氧气钢瓶充装过程超温预警装置，所述装置包括数字温度采集装置以及无线接收装置，所述数字温度采集装置安装在待测氧气钢瓶的周围，并对应每个氧气钢瓶储存有该氧气钢瓶的设备编号;所述数字温度采集装置通过无线通信方式将温度数据发送至无线接收装置上使工作人员能够及时发现氧气钢瓶温度情况，并且事故钢瓶序号实时传输到人手中的显示器上，准确、高效、无需人工，节省人力。
南京工业大学
2021-01-12
良田教学高拍仪V800A3D高清数据采集扫描仪
深圳市新良田科技股份有限公司
2021-08-23
扫描电子显微镜虚仿系统
通过"CSTM/NTC试验人员技术能力评价体系"的标准打造实验技术人员的能力，为电镜行业的人才培训打下坚实基础。
河南元宇宙仪器有限公司
2026-04-24
菲泰姆超薄切片机虚仿系统
超薄切片机是一种用于制备超薄切片的实验设备，广泛应用于生物医学、材料科学等领域。
它的主要功能是将样品切割成厚度在几纳米到几微米范围内的薄片以便于后续的显微观察和分析。本软件根据菲泰姆自研国产超薄切片机的操作流程，详细展示整个设备的操作流程，高效且直观地指导用户使用设备。
河南元宇宙仪器有限公司
2026-04-24
基于黄金分割比例的菱形模板双尺度图像去噪方法
本发明涉及一种基于黄金分割比例的菱形模板双尺度图像去噪方法。本发明的技术要点是采用菱形模板并进行自适应模板扩充，利用参与计算的信号点的距离权重和灰度权重的归一化权重进行去噪。本发明的优点是菱形模板中参与计算的所有信号点到中心点的距离方差较小，尽可能避免了距离过远的信号点参与滤波计算；根据噪声密度取部分信号点参与计算，不仅降低了计算复杂度，而且降低了模板内可能存在的其他噪声及边缘对滤波效果的影响；模板中横向包含的像素点和纵向包含的像素点个数之比为1:0.618，充分利用了数学的经典理念,也符合人的视觉习惯。实验结果表明，本发明既能处理低密度噪声，又能处理高密度噪声，噪声密度越高，相对效果越好。
河北师范大学
2021-05-03
一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方法
本发明公开了一种基于运动颜色关联的视频图像显著性检测方 法，包括：获得视频图像的静态显著性图；提取场景的光流向量场；对光流向量场进行初步分类并抛弃最大分类区块；将视频图像从 RGB 颜色空间转换到 HSV 颜色空间；根据 HSV 颜色空间 H 分量中对应颜 色在输入图像中出现的频率，生成颜色直方图；针对光流向量场有效 分类区块中的每个向量，将其范数投射到颜色直方图的相应区间中去， 得到每个颜色区间的运动尺度变量；得到每种颜色的运动显著性值并 投影到原图像生成运动显著性图；将运动显著性图与静态显著性图相 加得到最终显著性图。本发明的方法可以有效地将运动特征纳入显著 性考虑范围，在现有的运动视频测试集上能取得优于传统方法的结果。
华中科技大学
2021-04-11
一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法
一种基于字典渐近更新的人脸图像超分辨率方法:在训练阶段，采用去一法对低分辨率人脸图像训 练集的每张低分辨率人脸图像进行超分辨率重构，得到一层低分辨率中间字典;以此低分辨率中间字典 作为新的低分辨率人脸图像训练集输入，重构得到新一层的低分辨率中间字典;重复上述过程，最终得 到多层低分辨率中间字典。在测试阶段，根据输入的低分辨率人脸图像，上一层低分辨率中间字典和高 分辨率人脸图像训练集，对输入低分辨率人脸图像进行超分辨率重构，得到预估高分辨率人脸图像;重 复上述过程，最终重构出高分辨率人脸图像。本发明可得到更高质量、与真实情况更为接近的重建效果。
武汉大学
2021-04-13
一种基于支持向量回归的 SAR 图像适配性预测方法
本发明公开了一种基于支持向量回归的雷达图像适配性预测方法。所述方法包括：学习阶段，提取 SAR 图像多维特征构成学习集；对学习集样本特征预处理后，将其分为学习集 L1、L2，然后用学习集L1 训练支持向量机，并用得到的 SVM 模型对学习集 L2 进行分类，根据分类正确率、样本特征和类心之间的距离计算各样本的适配率；之后利用学习集特征及其相应的适配率，拟合回归得到适配性预测函数模型；预测阶段，对待评估的 SAR 图像
华中科技大学
2021-04-14